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Fault Prediction Algorithm for Multiple Mode Process Based on Reconstruction Technique

机译：基于重构技术的多模式过程故障预测算法

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摘要

In the framework of fault reconstruction technique, this paper studies the problems of multiple mode process fault detection, fault estimation, and fault prediction systematically based on multi-PCA model. First, a multi-PCA model is used for fault detection in steady state process under different conditions, while a weighted algorithm is applied to transition process. Then, describe the faults quantitatively and use the optimization method to derive the fault amplitude under the sense of fault reconstruction. Fault amplitude drifts under different conditions even if the same fault occurs. To solve the above problem, consistent estimation algorithm of fault amplitude under different conditions has been studied. Last, employ the support vector machine (SVM) to predict the trend of the fault amplitude. Effectiveness of the algorithms proposed in this paper has been verified using Tennessee Eastman process as the study object.
机译：在故障重构技术的框架下，本文基于多PCA模型系统地研究了多模式过程的故障检测，故障估计和故障预测问题。首先，将多PCA模型用于不同条件下稳态过程中的故障检测，而将加权算法应用于过渡过程。然后，在故障重构的意义上，定量地描述故障并使用优化方法得出故障幅度。即使发生相同的故障，故障幅度也会在不同条件下漂移。为了解决上述问题，研究了不同条件下故障幅值的一致性估计算法。最后，使用支持向量机（SVM）预测故障幅度的趋势。以田纳西州伊士曼过程为研究对象，验证了本文提出算法的有效性。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2015年第10期|348729.1-348729.8|共8页
  • 作者

    Ma Jie; Xu Jianan;

  • 作者单位

    Beijing Informat Sci & Technol Univ, Sch Automat, Beijing 100192, Peoples R China.;

    Beijing Informat Sci & Technol Univ, Sch Automat, Beijing 100192, Peoples R China.;

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